大家好，我是虛子雨。網站是面向用戶的，所以在進行網站優化的過程中，我們經常談到的一個觀點是“內容為王”，這一點和“外鍊為皇”並不衝突，我們如果真的能夠做到這兩點，那對網站來說是相當棒的，往往大家做不好優化是因為這其中的一方面沒有做好，其中一個非常比較容易被大家忽視的方面就是內容，很多朋友談到網站要原創，要偽原創的時候更多的追求高質量，也有些朋友泛泛而談的說了很多看似很實際的操作，卻又是很囫圇吞棗的做了些執行(這裡包括我自己之前很長一段時間就是這樣的)，如果不深入的研究搜尋引擎的一些工作原理，其實我們真的做不好SEO，或者說對於SEO沒有一種明了於心的感覺。
網站內容，要做好，需要一定的編輯能力，之前為大家談到過「增刪插改」四字訣，但是卻只是從內容的原創度來考慮，很少去分析內容結合關鍵字的編輯，或許有說到一二點，也只是粗略的跟大家提了提「四處一詞」中的設置，例如要求大家在標題中佈局要優化的關鍵詞，在內容首段和結尾佈局要優化的關鍵詞，相關文章中出現等等，但是為什麼要出現這些關鍵字呢?有朋友說，這都不知道，還做什麼SEO，加入這些關鍵字就是提高網頁的關鍵字密度，密度提高了，相關性就提高了，排名就有了優勢。下面我們來看一個例子，你就能很好地理解為什麼要這樣佈局關鍵字了。
大家搜尋「dior粉紅魅惑香水」得到的搜尋結果頁面前面四位分別是聚美的一個口碑頁面，百度開放平台聚合的一個產品搜尋頁面，「迪奧粉紅魅惑香水」百度百科和樂蜂網關於產品的商品問答頁面。
dior粉紅魅惑香水搜尋排名截圖
分析四個頁面的關鍵字佈局：
1.先看頁面中直接符合「dior粉紅魅惑香水」這個字的版面：
聚美口碑頁出現6次，麵包屑導航、網頁標題比較重要的位置各出現1次，內容中出現4次，而百度開放平台頁、百度百科頁和樂蜂網問答頁都是沒有直接出現這個詞。
推測結論：搜尋引擎排名中會依照相關性的完全匹配原則，按照這個原則的確聚美口碑頁面應該出現在第一的位置。
2.將這個字拆分成為「dior」「粉紅魅惑」「粉紅魅惑香水」二個字語，我們來看下其在網頁中出現的情況：
a、對於「dior」這個字的版面展現：
聚美口碑頁出現14次，麵包屑導航、網頁標題較重要的位置各1次，內容中出現12次
百度開放平台頁出現23次，分類導航1次，產品導航22次
百度百科頁出現10次，都為內容出現
樂蜂網問答頁出現5次，麵包屑導覽、網頁標題比較重要的位置各1次，內容3次
由於對於這四個頁面來說並不能很好地展現“dior”這個詞的相關性，這四個頁面都是介紹dior的一種單品粉紅魅惑香水，相關性不足，所以這幾個網頁關於「dior」這個詞的排名並不靠前。這一點從側面反映搜尋引擎演算法中首先要考慮相關性原則。
b、對於「粉紅魅惑」這個字的版面展現：
聚美口碑頁出現10次，麵包屑導航、網頁標題較重要的位置各1次，內容中出現8次
百度開放平台頁出現26次，產品導覽26次
百度百科頁出現11次，網頁標題出現1次，其他10次為內容出現
樂蜂網問答頁出現4次，麵包屑導覽、網頁標題比較重要的位置各1次，內容2次
查看這四個頁面的關鍵字排名，百度百科排在最前，百度開放平台頁排在第二，但是頁面中有變化，加入了一些不是粉紅魅惑香水的產品推薦，其他兩個頁面在前十頁找不到，說明這個詞並不能說明這四個網頁的內容，精準的關鍵字相關性更能定位網頁在搜尋引擎中的靠前展現。
c、對於「粉紅魅惑香水」這個詞的版面展現：
聚美口碑頁出現10次，麵包屑導航、網頁標題較重要的位置各1次，內容中出現8次
百度開放平台頁出現7次，產品導覽7次
百度百科頁出現8次，網頁標題出現1次，其他7次為內容出現
樂蜂網問答頁出現3次，麵包屑導覽、網頁標題比較重要的位置各1次，內容1次
看看這四個頁面的這個關鍵字排名，百度百科排在最前，百度開放平台頁排在第二，但加入多一些關於“粉紅魅惑香水”的產品推薦，樂蜂網頁面排名第三，聚美頁面排在最後。
推測結論：搜尋引擎演算法中首先要考慮相關性原則，而且越精準越能體現相關性，但並不是網站的關鍵字密度越高排名就越好，可能關鍵字出現的位置也比較重要(由聚美和樂峰網頁的對比可知)。
3.關鍵字佈局TF-IDF演算法分析(以聚美口碑頁和樂峰問答頁為例)
A、查看兩頁相關詞的出現次數
聚美口碑頁「dior粉紅魅惑香水」出現6次，「dior」出現14次，「粉紅魅惑」和「粉紅魅惑香水」都出現10次，「香水」出現29次
樂峰問答頁「dior粉紅魅惑香水」出現0次，「dior」出現5次，「粉紅魅惑」出現4次， 「粉紅魅惑香水」出現3次，「香水」出現12次
B、查看5個字的搜尋結果頁面
dior粉紅魅惑香水87.1萬
dior 2830萬
粉紅魅惑286萬
粉紅魅惑香水194萬
香水10000萬(最大搜尋量)
C、利用TF-IDF演算法計算結果
TF*IDF值= TF×IDF(TF乘以IDF) = 1+log TF(t,d) ×IDF(t) = 1+log TF(t,d) ×log(N / DF(t))，得到的TF-IDF值顯然「dior粉紅魅惑香水」和「粉紅魅惑香水」影響要大，而得到的排名也是按照這個演算法得到的。有興趣的朋友可以查看之前的文章《利用TF-IDF解釋一個關鍵字排名現象》來做一個簡單計算。
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（責任編：陳龍） 作者虛子雨的個人空